1. 毕业设计（论文）主要内容：

对话系统（dialogue）是自然语言处理领域中的一个重要分支，在研究和应用领域中都有着重要的地位。

交流是人类生活中不可或缺的部分，而大多数人类对话其实都发生在半合作的环境中，其中带有不同目标的个体会尝试达成共同的决策。

研究谈判性质的交流问题，探寻并优化对话系统在博弈语境下的策略选择，对于对话系统在更广泛的领域中使用具有重大意义。

2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

1.查阅15篇相关文献（不少于3篇外文文献），并每篇书写200—300字文献摘要（装订成册，带封面）；
2.认真填写周记，完成至少1500字开题报告（“设计的目的及意义”至少800汉字；“基本内容和技术方案”至少400汉字；进度安排应尽可能详细；教指导教师意见应包含：学生的调研是否充分？基本内容和技术方案是否已明确？是否已经具备开始设计（论文）的条件？能否达到预期的目标？是否同意进入设计（论文）阶段？）；
3.完成5000中文字以上的相关英文专业文献翻译，并装订成册（中英文一起，带封面）；
4.完成系统的编码与调试；
5.完成10000字以上的毕业论文；
6.进行论文答辩。

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

(1)2019/1/19—2019/2/28：确定选题，查阅文献，外文翻译和撰写开题报告；
(2)2019/3/1—2019/4/30：系统架构、程序设计与开发、系统测试与完善；
(3)2019/5/1—2019/5/25：撰写及修改毕业论文；
(4)2019/5/26—2019/6/5：准备答辩。

4. 主要参考文献

[1] He He, Derek Chen, Anusha Balakrishnan and Percy Liang. Decoupling Strategy and Generation in Negotiation Dialogues. Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), 2018.
[2] He He, Anusha Balakrishnan, Mihail Eric and Percy Liang. Learning Symmetric Collaborative Dialogue Agents with Dynamic Knowledge Graph Embeddings. Association for Computational Linguistics (ACL), 2017.
[3] M. Lewis, D. Yarats, Y. N. Dauphin, D. Parikh, and D. Batra. Deal or no deal? end-to-end learning for negotiation dialogues. In Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), 2017.
[4] B. Dhingra, L. Li, X. Li, J. Gao, Y. Chen, F. Ahmed, and L. Deng. End-to-end reinforcement learning of dialogue agents for information access. In Association for Computational Linguistics (ACL), 2017.
[5] T. Wen, Y. Miao, P. Blunsom, and S. Young. Latent intention dialogue models. In International Conference on Machine Learning (ICML) , 2017b.
[6] T. Zhao, R. Zhao, and M. Eskenazi. Learning discourse-level diversity for neural dialog models using conditional variational autoencoders. In Association for Computational Linguistics (ACL), 2017.